假设我们已经在ImageNet数据集(物体识别)上训练好了一个卷积神经网络。然后给这张卷积神经网络输入一张全白的图片。对于这个输入的输出结果为任何种类的物体的可能性都是一样的，对吗？
A. 对的
B. 不知道
C. 看情况
D. 不对
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Yarn架构在Hadoop生态圈中有哪些作用？
A. 资源分配
B. 调度
C. 隔离
D. 计算
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CNN中常用的正则化手段是dropout
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（）是一种基于树结构进行决策的算法。
A. 轨迹跟踪
B. 决策树
C. 数据挖掘
D. K近邻算法
解析：决策树是一种基于树结构进行决策的算法。
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国网95598客户服务从人工模式逐渐转变为（），解放重复机械化的人力劳动，进一步改善客户服务体验。
A. 人工智能模式
B. 智能化模式
C. 智慧模式
D. 机器模式
解析：国网95598客户服务从人工模式逐渐转变为智能化模式，解放重复机械化的人力劳动，进一步改善客户服务体验。
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数据采集的主要方法是将充分兼容的感知装置广泛布置在电力系统的各个环节[4]，对关键电力设备的运行状况进行（），从而为电网公司电力设备的管理提供了极大的数据支撑和便利。
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一般而言，随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支结点所包含的样本尽可能属于同一类别，即结点的()越来越高。
A. 纯度
B. 精度
C. 准确度
D. 可信度
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现阶段的人工智能仍处于弱人工智能阶段
解析：现阶段的人工智能仍处于弱人工智能阶段
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在Python中，令cars=[＇bmw＇,＇audi＇,＇toyota＇,＇subaru＇]
运行cars.sort(reverse=True)后，cars的值为（）；运行sorted(cars,reverse=True)后，cars的值为（）
A. [＇bmw＇,＇audi＇,＇toyota＇,＇subaru＇]
B. [＇audi＇, ＇bmw＇, ＇subaru＇, ＇toyota＇]
C. [＇toyota＇,＇subaru＇,＇bmw＇,＇audi＇]
D. [＇subaru＇,＇toyota＇,＇audi＇,＇bmw＇]
解析：见函数库
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在高斯混合分布中，其隐变量的含义是：
A. 表示高斯分布的方差
B. 表示高斯分布的均值
C. 表示数据分布的概率
D. 表示数据从某个高斯分布中产生
解析：首选依赖GMM的某个高斯分量的系数概率（因为系数取值在0~1之间，因此可以看做是一个概率取值）选择到这个高斯分量，然后根据这个被选择的高斯分量生成观测数据。然后隐变量就是某个高斯分量是否被选中：选中就为1，否则为0。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-3790-c021-5dd340f22424.html
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